A EDUCAÇÃO DO CAMPO EM TEMPOS DE PANDEMIA POR COVID-19 - COMO O PROFESSOR TEM REINVENTADO SUA PRÁTICA?
Bibliographic record
Abstract
Este artigo tratará da educação do campo em tempos de pandemia por covid-19 e como o professor tem reinventado sua prática, sabendo das dificuldades históricas que a educação sempre enfrentou buscaremos neste artigo compreender como o docente do campo vem enfrentando os desafios do ato de educar diante o cenário de pandemia mundial, uma vez que as aulas têm sido adaptadas para o ensino remoto de urgência. Compreender o processor de readaptação do processo didático do professor é imprescindível para percebemos se a educação do campo tem avançado em meio à crise que a educação vivencia. Nesse sentido, será abordado neste texto uma análise histórica, bibliográfica destes eventos com o fim de justificar a existência e o fortalecimento das escolas do e no campo necessitando de políticas públicas educacionais condizentes com os anseios dos povos do campo. A educação do campo não é um assunto fácil de se tratar, pois ela sempre foi marcada por desigualdades e exclusão.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".